三元锂离子电池健康状态仿真开题报告

 2020-02-20 09:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1研究背景与意义

锂离子电池在现代社会中的使用十分广泛,比如在生活中的使用如手机电池,电动汽车电瓶,在军事或航天中使用的空间站、雷达、卫星蓄电池。然而在电池的使用中,电池的性能退化,电池的意外损坏都可能会对系统或是设备造成严重的后果。手机电池的爆炸可能致命,而卫星电池的报废可能使价值上亿的设备报销。对锂离子电池荷电状态(State of Charge, SOC),健康状态(State of Health, SOH)和剩余使用寿命(Remaining useful life, RUL)的研究意义重大。通过实时监测电池的SOH,可及时纠正电池的SOC;为电池自身的检测与诊断提供依据,了解电池组各单体的健康状态,更换老化电池提升整体寿命。本文就是对三元锂离子电池健康状况的仿真的研究,对锂离子电池管理系统有着十分重要的意义。


1.2国内外研究现状分析
电池的SOH包含容量、内阻以及功率的等性能参数。通常SOH表示在标准条件下完全充电后测定容量与额定容量的比值,是电池寿命的一种表现形式。根据IEEE标准1188.1996,电池的SOH的值lt;80%时电池不能正常发挥性能,应更换电池。锂离子SOH衰退的原因十分复杂。一般来说,具体因素有:界面膜的形成,正极材料的溶解,电解质溶液的分解,自放电,过充电,锂离子正常脱嵌时正极材料的相变化,集流体腐蚀,环境温度,充放电截止电压,充放电倍率,放电深度,生产设备、过程、工艺的差异等。根据这些原因,现有的对锂离子电池SOH的估计方法大致可以分为:
一、基于模型的方法。如衰退机理模型,等效电路模型(电阻表示压降,电容,电感,电流源和电压源等描述电池特性的变化)和经验衰退模型(粒子滤波法:PF和卡尔曼滤波法:KF等改进方法)。同济大学的戴海峰等人利用双卡尔曼滤波算法,通过电流、电压等数据,建立了等效物理模型,及其空间状态方程,最终实现了模型与算法的统一,评估电池 SOH,实现了循环寿命的预测。其估测精度表现良好。周秀文通过对等效电路模型和电池容量模型进行改进,得出电池SOC和SOH联合估计模型,并在NEDC和JC08 两工况下进行了双扩展卡尔曼滤波(DEKF)和多尺度扩展卡尔曼滤波(MEKF)算法测试。结果表明,两种方法在电池 SOC 和 SOH 估计上无明显差异,但在理论分析上 MEKF 算法的计算量更小。苗强等人对相同的锂离子电池进行数据统计,接着应用扩展卡尔曼滤波方法进行对比分析,然后说明了粒子滤波精度影响关键在于重采样阶段,最后借助MATLAB仿真软件进行寿命预测。实验表明,粒 子滤波算法较优,在寿命预测方面误差小于5%。
二、基于数据驱动的方法。如时间序列模型(自回归模型AR),人工神经网络模型(ANN),和支持向量机(SVM)等。刘汉雨利用电池充放电数据,通过内阻参数辨识,并结合电池健康程度、失效阈值,以及循环容量数据,以最小二乘曲线拟合和RVM方法,分别对锂离子电池剩余循环寿命(RCL)展开了回归预测,得出相关向量机具有较强的局部预测能力。张任,胥芳,陈教料,潘国兵等人使用PSO-RBF神经网络对锂离子电池健康状态预测。
本论文的目的是实现一种三元锂离子电池的SOC和RUL的预测方法。首先将进行实验获取锂离子电池充放电过程中电压、内阻、容量和表面温度等随着充放电倍率和环境温度变化的规律,并获取建模所需参数。然后用Simulink建立等效电路模型,利用锂离子电池容量数据集进行simulink建模仿真,根据不同循环次数和不同放电温度下的电池健康状态进行评估,对仿真结果进行评价。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的主要内容及目标
1.查阅文献,理解锂离子的电池结构、工作特性以及锂离子电池健康状态评估方面的各种方法,了解国内外研究现状;
2.通过实验获取建立锂离子电池等效电路模型中所需的参数,获得锂离子电池在不同充放电倍率和环境温度下,锂离子电池特征参数的变化规律。


3.构建锂离子电池等效电路模型,通过simulink仿真,使用一种soh估计的方法进行仿真分析,根据仿真结果与实验结果之间的拟合程度进行评价。


2.2拟采用的技术方案和措施
1.采用hppc实验方法测出锂离子电池的欧姆内阻rj、极化内阻rp和电压和soc随冲放电倍率和环境温度变化的关系。

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3. 研究计划与安排

毕业实习周
(2019.1.6~ 1.18) 赴校外实习、搜集设计资料,并提交实习日记、实习报告。


毕业设计预备周
(2019.1.3-2019.1.18) 确定指导教师人选,对未选好导师的学生进行调剂分配。

确定选题志愿、校内搜集资料、消化资料。

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4. 参考文献(12篇以上)

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